基于注意力机制的煤质数据异常检测方法

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基于注意力机制的煤质数据异常检测方法
申请号:CN202510974003
申请日期:2025-07-15
公开号:CN120873902A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明涉及燃煤电厂煤质监测与管理技术领域,且公开了基于注意力机制的煤质数据异常检测方法,包括以下步骤:步骤S1数据采集与预处理,用于实时采集煤质数据并进行预处理;步骤S2注意力机制特征提取,用于构建基于注意力机制的特征提取模型,提取煤质数据的关键特征;步骤S3异常检测模型构建,用于利用提取的特征构建异常检测模型。本发明通过特征提取模块的引入,该模板分为输入层、注意力权重层、注意力得分计算层、注意力权重计算层和上下文向量计算层,能够高效捕捉煤质数据中的关键特征,通过注意力机制赋予不同特征不同权重,显著提升了特征表达的准确性,使得模型能更精准地识别异常数据,提升了检测效率和准确性。
技术关键词
数据异常检测方法 注意力机制 LSTM模型 森林模型 特征提取模块 特征提取模型 近红外光谱传感器 传感器融合系统 表达式 Softmax函数 样本 矩阵 预警机制 识别异常数据 数据分布 实时监测系统 KNN算法 射线